Python是一种流行的，高级的，解释的，交互式的和面向对象的脚本语言。Python被设计为具有高度可读性。它经常使用英语关键字，另一方面，其他语言使用标点符号。与其他脚本语言相比，它还具有更少的语法结构。
Python是Web开发，游戏开发，数据分析和机器学习领域广泛使用的编程语言。这篇关于Python自动化项目创意的文章将帮助您了解一些可以使用Python创建的标准和令人兴奋的项目。
机器学习预测
机器学习是一个巨大的技术领域，无论是在软件还是硬件方面。其应用几乎遍布每个工业和商业领域。现在Python通常用于实现机器学习模型和算法。
一些用于解决机器学习问题的 的Python库是：
Numpy-NumPy增加了对大型多维数组和矩阵的支持，以及大量数学函数来处理这些数组。
Pandas-众所周知，Pandas提供数据结构和操作，用于操作数值表和时间序列。
Scikit-learn-Scikit-learn是Python编程语言的机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机和其他算法。
Tensorflow-TensorFlow也是一个用于机器学习的库。它可以用于一系列任务，但专注于深度神经网络的训练和推理。
Python自动化被广泛使用的一些应用领域是：
行业-行业已经使用机器很长一段时间了，但随着“智能”机器的引入，Python已经用于工业机器和电器。
医院-医院使用先进的医疗设备来监测各种身体状况。较新的机器可以根据特定情况建议操作，为此，需要Python编程。
无人机-无人机最近变得流行，它们主要由人工智能提供动力，人工智能由Python提供动力。
网页抓取
Web抓取是一种用于从网站和Web应用程序中提取大量数据的常用技术，Python是Web抓取的 语言。
BeautifulSoup是一个Python库，通常用于解析HTML和XML文档。
它创建有助于轻松提取数据的解析树。
它将有助于将Selenium和Pandas库与BeautifulSoup一起安装，以便数据可以适当地构建并准备好进一步使用。
从网站提取的数据通常存储在计算机上的本地文件中，或以表格的形式存储在数据库中。
股票市场/加密货币跟踪器
股票市场和加密货币的价格经常上涨和下跌，因此Python用于跟踪和预测有利可图的投资市场。
尽管市场波动很大，但Python自动化可以为更好的购买或销售提供趋势。
LSTM（长短期记忆）是一种人工递归神经网络架构，通常用于股票市场预测等应用。
LSTM模型功能强大，特别是对于保留长期记忆，因此可以使用大量数据提供趋势。
一个明智的投资可以走很长的路，这就是自动股价跟踪器的用武之地，当然，这是由Python驱动的。
聊天机器人
聊天机器人正变得越来越普遍，特别是在商业和电子商务领域，旨在为买家提供卓越的客户服务体验。
聊天机器人通常使用自然语言处理库（如NLTK，spaCy等）进行开发。这些库可以获取数十万个句子，然后创建一个新句子作为对问题的响应。
聊天机器人是由Python提供支持的自动化客户协助服务。
它们过去只是基于文本的，但现在随着基于Python的自然语言处理库的进步，越来越多的聊天机器人提供语音支持。
文件管理
Python用于自动化文件管理-创建，删除，重命名和其他文件操作。少数Python脚本可以自动或在预定时间执行完整的文件管理操作。
Python脚本用于在同一文件系统上或远程执行文件管理操作。
当必须使用某些API技术通过网络修改文件时，它们非常有用。
数据挖掘
数据挖掘是使用数据科学和统计方法将原始数据转换为有用信息的过程。
像Numpy和Pandas这样的Python库用于理解从任何来源提取的原始数据，包括本地文件或互联网上的网站。
回归和分类等ML模型进一步应用于结构化数据，以产生一些结果。
大公司经常使用数据挖掘将原始数据转化为有意义的信息并获得见解。
发送提醒电子邮件和短信
Python通常用于工作场所，以自动化和安排电子邮件和文本的发送/接收。
Python包-电子邮件，smtplib，仅用于仅使用Python发送电子邮件。
您可以将耗时的任务转换为自动/计划任务。
电子邮件和文本通常是自动或安排的，以及团队中的其他任务，以专注于进一步的开发任务。这提高了生产力，并鼓励团队中更好的时间管理。
自动更新工作表
电子表格通常用于存储大量数据。在电子表格中浏览和编辑数千个数据单元格可能令人生畏，因此Python也用于使用Python脚本编辑电子表格。
Python提供了一个模块，允许您的Python程序读取和修改Excel电子表格文件，而不仅仅是Excel电子表格，还有其他格式，如OpenOffice工作表或LibreOffice工作表或任何电子表格。
Excel是Microsoft流行的电子表格应用程序，但是如果您不想为此付费，则有很多替代方案。
OpenPyXL是一个基于Python的模块，您可以安装该模块以使用Excel电子表格并使用Python自动执行任务。
Excel工作表可能令人生畏，尤其是当电子表格中有大量数据时。
Python有助于根据数据类型根据指定因素自动过滤数据。
Python提供CRUD（创建更新删除），以及Excel电子表格上的其他功能。
填写在线表格
填写在线表格可能会很累，但是当您必须填写数千个类似的表格时，您应该怎么做？ 的方法是为该特定表单编写相关的Python脚本，并让它自动填充所有表单。
Python用于自动填写在线表单。
任何合适的Python脚本都可以从文件中提取数据并填写等效的在线表单。
您可以自动填写在线表单，如Google表单或其他注册/登录表单。
使用vanillaPython脚本，可以在没有任何用户干扰的情况下提交表单。
您需要提供与在互联网上填写特定表格所需的数据等效的数据。例如，如果特定的Google表单具有名称，年龄和性别字段，则应精确编写Python脚本来填充这些字段。
物联网
物联网是嵌入了一些软件、传感器和其他技术的物理事物网络，这些技术可以帮助它们连接到网络上的其他设备。
Python提供了各种模块，用于为许多物联网设备（如Arduino，RaspberryPi等）开发服务和应用程序。
像mraa，sockets，mysqldb等软件包通常用于物联网应用程序。
Python被用作物联网的主要语言，因为它的语法紧凑，运行时速度快。
物联网应用遍布各个领域，如智能家电、可穿戴设备等。
最终的概念比以往任何时候都更是“互联世界”。
因此，我们现在已经介绍了10个 的Python自动化项目创意。（Python还有许多其他用途。但根据当前的情况，这些是最趋势的。您可能会将这些想法用于您的工作以及大学或办公室项目。
情绪分析
情感分析是Python项目创意在各个领域最热门的。它使用自然语言处理，计算语言学，文本分析和生物识别技术来系统地识别，提取和研究情感状态和个人信息。我们在各个领域使用这种技术，例如电子商务和审查/投票系统。
用于情绪分析的一些 的Python库是：NLTK：PythonNLTK模块旨在为自然语言处理问题提供完整的解决方案。NLTK有助于从段落中拆分句子，拆分单词，识别这些单词的词性，突出显示主要主题，然后允许机器理解文本的全部内容。Scikit-learn：Scikit-learn是一个机器学习库，具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k-means和DBSCAN。它还被设计为与NumPy和Pandas等Python库进行互操作。
客户细分
客户细分是指根据共同特征或特征将客户划分为组的过程，以便公司可以有效和适当地倾向于每个组。
用于客户细分的一些 的Python库是：
Numpy：NumPy是一个Python库，它增加了对大型多维数组和矩阵的支持，以及大量高级数学函数的集合，用于对这些数组进行操作。
Pandas：Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它提供了用于操作数值表和时间序列的数据结构和操作。
Scikit-learn：Scikit-learn是一个机器学习库，具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k-means和DBSCAN。它还被设计为与NumPy和Pandas等Python库进行互操作。
Matplotlib：Matplotlib是一个Python库，用于从派生数据中绘制图表和图形。
物体检测
对象检测是一种计算机视觉方法，也是一种流行的Python项目创意，它允许我们识别和定位图像或视频中的对象。我们可以将这种技术用于各种任务：对场景中的项目进行计数，并确定和跟踪它们的精确位置，同时准确地标记它们。
用于对象检测的一些 的Python库是：
TensorFlow：TensorFlow是一个用于深度学习的流行Python库。它可以用于各种任务，但主要集中在深度学习和神经网络的训练和推理上。
OpenCV：OpenCV（开源计算机视觉库）是一个用于机器学习和计算机视觉的开源Python库。它为计算机视觉应用提供了通用的基础设施，并加快了商业产品中的机器感知速度。
Keras：Keras是一个开源库，为人工神经网络提供Python接口。Keras曾经支持多个机器学习和深度学习库，但从2.4版本开始，它仅充当TensorFlow库的接口。
推特机器人
Twitter机器人可以通过TwitterAPI控制和管理Twitter帐户。机器人可以自主执行所有可能的任务，例如推文，转发推文，喜欢，